KR20080109630A - 다중 입출력 무선통신 시스템에서 신호 검출 장치 및 방법 - Google Patents

다중 입출력 무선통신 시스템에서 신호 검출 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20080109630A
KR20080109630A KR1020080054064A KR20080054064A KR20080109630A KR 20080109630 A KR20080109630 A KR 20080109630A KR 1020080054064 A KR1020080054064 A KR 1020080054064A KR 20080054064 A KR20080054064 A KR 20080054064A KR 20080109630 A KR20080109630 A KR 20080109630A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
symbol
symbols
transmission signal
matrix
signal vector
Prior art date
Application number
KR1020080054064A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101508700B1 (ko
Inventor
이주현
윤상보
최숭윤
권영훈
김재권
임태호
조용수
Original Assignee
삼성전자주식회사
중앙대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사, 중앙대학교 산학협력단 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to US12/157,679 priority Critical patent/US8000422B2/en
Publication of KR20080109630A publication Critical patent/KR20080109630A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101508700B1 publication Critical patent/KR101508700B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00—Modulated-carrier systems
    • H04L27/02—Amplitude-modulated carrier systems, e.g. using on-off keying; Single sideband or vestigial sideband modulation
    • H04L27/06—Demodulator circuits; Receiver circuits
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/37—Decoding methods or techniques, not specific to the particular type of coding provided for in groups H03M13/03 - H03M13/35
    • H03M13/39—Sequence estimation, i.e. using statistical methods for the reconstruction of the original codes
    • H03M13/3905—Maximum a posteriori probability [MAP] decoding or approximations thereof based on trellis or lattice decoding, e.g. forward-backward algorithm, log-MAP decoding, max-log-MAP decoding
    • H03M13/3927—Log-Likelihood Ratio [LLR] computation by combination of forward and backward metrics into LLRs
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00—Modulated-carrier systems
    • H04L27/26—Systems using multi-frequency codes
    • H04L27/2601—Multicarrier modulation systems
    • H04L27/2647—Arrangements specific to the receiver only
    • H04L27/2655—Synchronisation arrangements
    • H04L27/2668—Details of algorithms

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)

Abstract

본 발명은 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 수신 장치 및 방법에 관한 것으로, N개의 수신 안테나들을 구비한 수신단은, 채널행렬을 QR 분해(QR Decompositon)하여 Q행렬과 R행렬로 분해하는 분해기와, (n)번째 단계의 후보군 결정을 위해, 1번째 내지 (n-1)번째의 심벌들에 대한 (n-1)번째 단계의 후보군에 포함된 심벌조합들 각각에 다수의 송신가능 심벌들 각각을 (n)번째 심벌로서 대입하고, 상기 R행렬의 특성을 이용하여 (n+1)번째 내지 (N)번째의 심벌들을 검출하여 다수의 송신신호 벡터들을 추정하는 검출기와, 상기 다수의 송신신호 벡터들 각각과 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안(Euclidean) 거리 값들을 계산하는 계산기와, 상기 다수의 송신신호 벡터들 중 상기 자승 유클리디안 거리가 작은 일부 송신신호 벡터들을 선택함으로써, 1번째 내지 (n)번째 심벌들에 대한 (n)번째 단계의 후보군을 결정하는 결정기를 포함하여, 비 ML(Maximum Likelihood) 계열 신호검출 기법을 사용할 때 후보군을 생성하는 방법 및 LLR(Log Likelihood Ratio)을 생성하고 갱신하는 방법을 제안함으로써, 수신단은 낮은 복잡도로 ML 기법과 유사한 성능을 얻을 수 있다.
Figure P1020080054064
공간 다중화(SM : Spatial Multiplexing), 후보군, 로그 우도율(LLR : Log Likelihood Ratio), QRD-OSIC(QR Decomposition-Order Successive Interference Cancellation)

Description

다중 입출력 무선통신 시스템에서 신호 검출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING SIGNAL IN MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
본 발명은 다중 입출력(Multiple-Input Multiple-Output , 이하 'MIMO'라 칭함) 무선통신 시스템에서 수신 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 공간 다중화(SM : Spatial Multiplexing) 방식을 사용하는 MIMO 무선통신 시스템에서 ML(Maximum Likelihood)과 유사한 성능과 낮은 복잡도를 가지는 신호 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근, 무선 이동통신 시장의 급성장으로 인하여 무선 환경에서의 다양한 멀티미디어 서비스가 요구되고 있으며, 특히, 전송 데이터의 대용량화 및 데이터 전송의 고속화가 진행되고 있다. 따라서, 한정된 무선 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 찾는 것이 가장 시급한 과제로 떠오르고 있다. 상기 과제를 해결하기 위하여 다중 안테나를 이용한 새로운 전송 기술이 필요하게 되었으며, 그 일 예로 서 다중 안테나를 이용한 MIMO 기술이 고려되고 있다. 상기 MIMO 기술은 송수신단 각각 다중 안테나를 사용하는 기술로, 단일 안테나를 사용하는 시스템에 비해 추가적인 주파수나 송신 전력 할당 없이도 채널 전송 용량을 안테나 수에 비례하여 증가시킬 수 있어 최근 활발한 주목되는 통신 기술이다.
상기 MIMO 기술은 크게 송수신 안테나 쌍(Pair) 개수의 곱에 해당하는 다이버시티(Diversity) 이득을 얻어 전송 신뢰도를 향상시키는 공간 다이버시티(Spatial Diversity) 방식, 동시에 다수의 신호열을 전송하여 전송률을 높이는 공간 다중화 방식, 공간 다이버시티와 공간 다중화를 결합한 방식으로 나누어진다.
상기 공간 다중화 방식을 사용하는 경우, 송신단은 다수의 송신 안테나들 각각을 통해 서로 다른 정보를 동시에 전송하기 때문에, 고속 데이터 전송을 할 수 있다. 이때, 다수의 송신 안테나들을 이용하여 서로 다른 신호들을 동시에 전송하기 때문에, 수신단의 각 수신 안테나에는 모든 송신신호가 합해진 신호가 수신된다. 따라서, 상기 수신단은 각 안테나별로 다중화된 신호를 분리하는 작업을 수행해야 한다. 공간 다중화 방식을 사용하는 시스템의 수신단에서 각 안테나별 신호를 검출하는 기법의 예로 ZF(Zero-Forcing), MMSE(Minimum Mean Square Error), OSIC(Order Successive Interference Cancellation) 등이 있다.
선형 신호 검출 기법인 상기 ZF, 상기 MMSE는 연산 복잡도가 크지 않아 비교적 간단한 구조로 구현이 가능하지만, 우수한 성능을 갖지 않는다. 그리고, 미리 정해진 검출 순서에 따라 순차적으로 검출된 신호를 수신신호에 제거해서 신호를 검출하는 상기 OSIC 기법은 선형 신호 검출 기법에 비해 연산 복잡도가 크지만, 선 형 신호검출 기법에 비하여 우수한 성능을 보인다. 그러나, 상기 OSIC 기법도 가장 최적의 성능을 보이는 ML 기법과 비교하면 상대적으로 낮은 성능을 갖는다.
상기 ML 기법은 송신가능한 신호벡터들을 모두 고려하는 기법으로, 수신신호와 최소 자승 유클리디안(Euclidean) 거리를 가지는 신호벡터를 선택하는 기법이다. 상기 ML 기법은 최적의 방식으로써, 다른 방식들에 대한 성능 비교의 기준이 된다. 그러나, 송신 안테나 수와 변조 차수가 높아짐에 따라 연산 복잡도가 지수적으로 증가하므로, 실제 시스템에 적용하기가 어려운 문제점이 있다.
또한, 신호 검출 기법으로 스피어 디코딩(Sphere Decoding)이 있는데, 상기 스피어 디코딩 기법은 상기 ML 기법과 동일한 성능 보인다. 하지만, 초기 구(Sphere)의 반경을 구하기 어렵고, 최악의 상황에서 요구되는 연산량이 매우 높기 때문에 구현이 어렵다. 또 다른 기법인 QRD-M(QR Decompositon-M) 기법은 후보군 개수에 의해 성능 차이가 심하게 나타나는 문제점이 있다. 상기 QRD-M 기법은 충분한 후보군 개수를 가질 경우 ML 기법과 거의 동일한 성능을 보이지만, 후보군 개수가 적을 경우 성능의 저하가 크게 나타난다. 또한, 후보군의 개수가 많을수록 연산복잡도가 커지는 문제점이 있다.
상기 공간 다중화 방식의 수신기에서는 채널 복호기(Decoder)로 부호화된 비트의 경판정(Hard Decision) 값을 전달하는 대신 연판정(Soft Decision) 값을 전달하여 복호(Decoding)하는 것이 성능면에서 우수하다고 알려져 있다. 여기서, 상기 복호기의 입력 연판정 값은 채널 상으로 전송된 변조 심벌의 추정값으로, 로그 우도율(log Likelihood Ratio, 이하 'LLR'이라 칭함) 값을 사용한다. 따라서, 상기 공간 다중화 방식의 수신기는 낮은 복잡도의 수신 알고리즘은 물론 해당 수신 알고리즘으로부터 최적의 LLR을 산출하는 알고리즘이 필요하다.
일반적으로, 선형 신호검출 기법인 상기 ZF 기법, 상기 MMSE 기법과 비선형 신호검출 기법인 상기 OSIC 기법의 경우, LLR을 산출하기 위하여 자승 유클리디안 거리를 산출하는 연산이 필요하다. 또한, 상기 스피어 디코딩(Sphere decoding) 기법의 경우에는 충분한 성능 향상을 얻기 위해서 검출 신호의 후보군이 많아야 하고, 상기 후보군의 자승 유클리디안 거리를 모두 구해야 하므로 연산 복잡도가 크다. 그리고, 상기 QRD-M 기법은 LLR을 산출하기 위해 각 비트에 대해서 구해야 할 0일 확률과 1일 확률 중 후보군에 해당 비트가 존재하지 않아 구하지 못하는 확률 값이 생기는 문제점을 가진다.
이상 살펴본 바와 같이, 공간 다중화 방식을 위해 제안된 신호 검출 기법들은 다양한 문제점을 가진다. 따라서, 기존의 최적 성능을 가지는 ML 기법과 거의 유사한 성능을 보이면서 연산 복잡도를 낮추고, 복호기의 연판정을 위한 LLR을 효율적으로 생성하기 위한 대안이 요구된다.
따라서, 본 발명의 목적은 공간 다중화(SM : Spatial Multiplexing) 방식을 사용하는 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 복잡도가 낮으면서 ML(Maximum Likelihood) 방식과 유사한 성능을 가지는 신호 검출 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 공간 다중화 방식을 사용하는 다중 입출력 무선통신 시스템에서 비트별 로그 우도율(LLR : Log Likelihood Ratio)을 효율적으로 생성하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 공간 다중화 방식을 사용하는 다중 입출력 무선통신 시스템에서 단계별 송신가능한 심벌들을 대입하며 순차적으로 신호들을 검출하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 공간 다중화 방식을 사용하는 다중 입출력 무선통신 시스템에서 각 단계에서 대입되는 심벌들의 개수를 제한함으로써 신호 검출의 연산 복잡도를 감소시키기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 공간 다중화 방식을 사용하는 다중 입출력 무선통신 시스템에서 각 단계에서 추정되는 심벌들을 실제 송신신호와 보다 근접한 심벌들로 치환함으로써 신호 검출의 성능을 향상시키기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 본 발명의 또 다른 목적은 공간 다중화 방식을 사용하는 다중 입 출력 무선통신 시스템에서 단계별 송신가능한 심벌들의 개수를 감소시킴으로써 연산 복잡도를 줄이기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상기 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 견지에 따르면, 다중 입출력 무선통신 시스템에서 N개의 수신 안테나들을 구비한 수신 장치는, 채널행렬을 QR 분해(QR Decompositon)하여 Q행렬과 R행렬로 분해하는 분해기와, (n)번째 단계의 후보군 결정을 위해, 1번째 내지 (n-1)번째의 심벌들에 대한 (n-1)번째 단계의 후보군에 포함된 심벌조합들 각각에 다수의 송신가능 심벌들 각각을 (n)번째 심벌로서 대입하고, 상기 R행렬의 특성을 이용하여 (n+1)번째 내지 (N)번째의 심벌들을 검출하여 다수의 송신신호 벡터들을 추정하는 검출기와, 상기 다수의 송신신호 벡터들 각각과 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안(Euclidean) 거리 값들을 계산하는 계산기와, 상기 다수의 송신신호 벡터들 중 상기 자승 유클리디안 거리가 작은 일부 송신신호 벡터들을 선택함으로써, 1번째 내지 (n)번째 심벌들에 대한 (n)번째 단계의 후보군을 결정하는 결정기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 견지에 따르면, 다중 입출력 무선통신 시스템에서 N개의 수신 안테나들을 구비한 수신단의 신호 검출 방법은, 채널행렬을 QR 분해하여 Q행렬과 R행렬로 분해하는 과정과, (n)번째 단계의 후보군 결정을 위해, 1번째 내지 (n-1)번째의 심벌들에 대한 (n-1)번째 단계의 후보군에 포함된 심벌조합들 각각에 다수의 송신가능 심벌들 각각을 (n)번째 심벌로서 대입 하고, 상기 R행렬의 특성을 이용하여 (n+1)번째 내지 (N)번째의 심벌들을 검출하여 다수의 송신신호 벡터들을 추정하는 과정과, 상기 다수의 송신신호 벡터들 각각과 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리 값들을 계산하는 과정과, 상기 다수의 송신신호 벡터들 중 상기 자승 유클리디안 거리가 작은 일부 송신신호 벡터들을 선택함으로써, 1번째 내지 (n)번째 심벌들에 대한 (n)번째 단계의 후보군을 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
공간 다중화(SM : Spatial Multiplexing) 방식을 사용하는 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 비 ML(Maximum Likelihood) 계열 신호검출 기법을 사용할 때 후보군을 생성하는 방법 및 LLR(Log Likelihood Ratio)을 생성하고 갱신하는 방법을 제안함으로써, 수신단은 낮은 복잡도로 ML 기법과 유사한 성능을 얻을 수 있다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면의 참조와 함께 상세히 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우, 그 상세한 설명은 생략한다.
이하, 본 발명은 공간 다중화(SM : Spatial Multiplexing) 방식을 사용하는 다중 입출력(Multiple Input Multiple Output, 이하 'MIMO'라 칭함) 무선통신 시스템에서 복잡도가 낮으면서 ML(Maximum Likelihood) 방식과 유사한 성능을 가지는 신호 검출 기술에 대해 설명한다.
송신 안테나 수가 m개인 송신단과 수신 안테나 수가 n개인 수신단 간의 채널, 송신신호 및 수신신호는 하기 <수학식 1>과 같다.
Figure 112008041250712-PAT00001
Figure 112008041250712-PAT00002
Figure 112008041250712-PAT00003
Figure 112008041250712-PAT00004
Figure 112008041250712-PAT00005
상기 <수학식 1>에서, 상기 xj은 j번째 송신 안테나의 송신신호, 상기 yi는 i번째 수신 안테나의 수신신호, 상기 hij는 j번째 송신 안테나와 i번째 수신 안테나 사이의 채널 계수, 상기 ni는 i번째 수신 안테나의 부가 잡음을 의미한다.
공간 다중화 방식을 사용하는 MIMO 무선통신 시스템에서 최적의 성능으로 신호를 검출하는 ML 기법에 따르면, 수신단은 가능한 모든 신호 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안(Euclidean) 거리를 계산하고, 최소의 자승 유클리디안 거리를 갖는 신호 벡터를 송신신호 벡터로 결정한다. 상기 <수학식 1>과 같이 채널, 송신신호, 수신신호를 나타낸 경우, 상기 ML 기법은 하기 <수학식 2>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112008041250712-PAT00006
Figure 112008041250712-PAT00007
상기 <수학식 2>에서, 상기 xML은 ML 기법에 의해 검출된 송신신호 벡터, 상기 P(y|x)는 송신신호가 x인 조건하에 수신신호가 y일 조건부 확률, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 H는 채널행렬을 의미한다.
송수신 안테나가 각각 4개이고 16-QAM(16-Quadrature Amplitude Modulation)으로 변조된 심벌들을 상기 <수학식 2>와 같이 ML 기법에 의해 검출하는 경우, 수신단은 164번의 자승 유클리디안 거리 연산을 수행해야 한다. 즉, 상기 ML 기법의 연산량은 송신 안테나 개수에 따라 지수적으로 증가한다.
상기 ML 기법에 비해 비교적 적은 연산량으로 구현이 가능한 선형 기법으로서, ZF(Zero Forcing) 기법, MMSE(Minimum Mean Square Error) 기법이 있다. 상기 ZF 기법은 채널의 역함수를 구하기 때문에 간단하지만, 잡음증폭 현상이 발생한다, 그리고, 상기 MMSE 기법은 상기 ZF 기법의 잡음증폭 현상을 줄여줌으로써 ZF 기법에 비해 일반적으로 우수한 성능을 보인다. 그러나, 상기 ZF 기법 및 상기 MMSE 기법은 상기 ML 기법에 비해 현저하게 낮은 성능을 보인다. 상기 ZF 기법은 하기 <수학식 3>, 상기 MMSE 기법은 하기 <수학식 4>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112008041250712-PAT00008
상기 <수학식 3>에서, 상기 H는 채널행렬, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 n은 잡음, 상기 H+는 채널행렬의 의사 역행렬(Pseudo Reverse Matrix), 상기 H*는 채널행렬의 켤례 전치 행렬(Conjugate Transpose Matrix)을 의미한다.
Figure 112008041250712-PAT00009
상기 <수학식 4>에서, 상기 H는 채널행렬, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 n은 잡음, 상기 H*는 켤례 전치 행렬, 상기 σ2은 잡음의 전력, 상기 IM은 크기가 M인 단위 행렬을 의미한다.
간단히 말해, 상기 ZF 기법은 잡음을 고려하지 않고 채널응답의 의사 역행렬을 구하여 간섭신호를 널링(Nulling)시키는 기법이며, 상기 MMSE 기법은 잡음까지 고려하여 복조 신호가 최대 신호대 잡음비를 갖도록 하는 기법이다.
이하, 본 발명은 상술한 ML 기법과 성능은 유사하지만, ML 기법에 비해 매우 낮은 연산 복잡도를 갖는 MIMO 신호 검출 기법에 대해 설명한다. 이하 본 발명은 각각 4개의 송신 안테나 및 수신 안테나를 갖는 송신단 및 수신단을 가정하여 설명하며, 다른 개수의 안테나들을 갖는 송신단 및 수신단에도 동일하게 적용될 수 있다.
먼저 본 발명은 도 1을 참고하여 본 발명의 기본 아이디어를 설명한다. 상기 도 1을 참고한 설명에서 각 단계의 후보군에 포함되는 심벌조합 개수는 3개, 변조 차수는 16으로 가정한다.
수신단은 4개의 송신 안테나들로부터의 송신신호들을 4개의 수신 안테나들 각각을 통해 수신한다. 이때, 상기 수신단은 4개의 수신 안테나들 각각에 대해 1개씩의 송신신호를 검출해야한다.
본 발명에 따른 수신단은 각 수신 안테나의 신호대 잡음비(SNR : Signal to Noise Ratio)에 따라 채널행렬의 열(Column)들을 정렬한다. 이는 채널 상태가 양호한 수신 안테나로 수신된 신호를 우선적으로 검출하려는 의도이다. 예를 들어, 수신단은 채널행렬의 각 열의 놈(Norm) 값의 크기에 따라 채널행렬의 열들을 정렬한 다. 따라서, 수신단은 정렬된 순서에 따라 송신신호들을 검출하게 된다. 이하 설명에서, 상기 검출 순서에 따라 4개의 심벌을 x1, x2, x3, x4라 칭한다.
그리고, 수신단은 정렬된 채널행렬을 하기 <수학식 5>와 같이 QR 분해(QR Decompositon)한다.
Figure 112008041250712-PAT00010
Figure 112008041250712-PAT00011
Figure 112008041250712-PAT00012
상기 <수학식 5>에서, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 H는 채널행렬, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 n은 잡음 벡터를 의미한다. 그리고, 상기 Q는 자신과 자신의 허미션(Hermitian) 행렬을 곱하면 단위행렬이 되는 특성을 가진 행렬이며, 상기 R은 상기 Q행렬과 곱하면 채널행렬이 되는 상 삼각행렬(Upper Triangular Matrix)이다.
상기 R행렬의 특성을 이용하여 신호를 검출하기 위해, 수신단은 수신신호에 QH를 곱하여 하기 <수학식 6>과 같이 안테나 간 간섭제거에 용이한 형태로 수신신호를 변형한다.
Figure 112008041250712-PAT00013
Figure 112008041250712-PAT00014
Figure 112008041250712-PAT00015
상기 <수학식 6>에서, 상기 Q는 채널행렬 H를 QR분해하여 얻어지는 행렬Q, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 R은 채널행렬 H를 QR분해하여 얻어지는 상 삼각행렬R, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 n은 잡음 벡터를 의미한다.
이어, 상기 도 1의 (a)에 도시된 바와 같이, 수신단은 송신가능한 모든 x1 각각, 즉, x1,1 내지 x1, 16를 기반으로 송신신호 벡터들을 추정한다. 즉, 상기 수신단은 상기 x1을 송신가능한 16개의 심벌들 각각으로 가정하고, 16개의 송신신호 벡터들을 추정한다. 이때, x2, x3, x4는 QRD-OSIC(QR Decomposition-Order Successive Interference Cancellation) 기법을 이용하여 추정되며, 상기 QRD-OSIC 기법은 이하 상세한 구성과 함께 다시 설명한다. 그리고, 상기 수신단은 상기 16개의 송신신호 벡터들 중 3개의 송신신호 벡터들을 선택함으로써 x1 후보군, 즉, 제1단계의 후보군을 결정한다. 즉, 상기 수신단은 상기 16개의 송신신호 벡터들 각각과 수신신 호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리를 산출하고, 상기 자승 유클리디안 거리 값이 작은 3개의 송신신호 벡터들을 선택한다. 또한, 상기 수신단은 상기 16개의 송신신호 벡터들로부터 계산되는 16개의 자승 유클리디안 거리 값들을 이용하여 상기 x1의 비트별 LLR(Log Likelihood Ratio)을 산출한다.
이후, 상기 도 1의 (b)에 도시된 바와 같이, 상기 수신단은 상기 도 1의 (a)에 도시된 16개의 송신신호 벡터들 중 선택된 3개의 x1 후보군에 송신가능한 모든 x2 각각, 즉 x2,1 내지 x2,16을 대입하여 나머지 송신신호들을 추정한다. 이때, 추정되는 송신신호 벡터들의 개수는 3개의 x1 후보들 각각으로부터 송신 가능한 x2 16개씩, 즉, 48개이다. 또한, 상기 수신단은 상기 48개의 송신신호 벡터들로부터 계산되는 48개의 자승 유클리디안 거리 값들 및 상기 도 1의 (a)에서 계산된 16개의 자승 유클리디안 거리 값들을 이용하여 상기 x1, 상기 x2의 비트별 LLR을 산출 및 갱신한다. 이로 인해, 상기 x1의 비트별 LLR이 갱신되고, 상기 x2의 비트별 LLR이 새로이 획득된다. 상기 도 1의 (a)에서 추정된 16개의 송신신호 벡터들 및 상기 도 1의 (b)에서 추정된 48개의 송신신호 벡터들을 합하면, 중복되는 송신신호 벡터들을 제외하고 61개의 송신신호 벡터들의 자승 유클리디안 거리 값들이 LLR 산출을 위해 사용된다. 그리고, 상기 수신단은 상기 48개의 송신신호 벡터들 중 자승 유클리디안 거리 값이 작은 3개의 송신신호 벡터들를 선택함으로써, x1-x2의 후보군, 즉, 제2단계의 후보군을 결정한다.
이후, 상기 도 1의 (c)에 도시된 바와 같이, 상기 수신단은 상기 도 1의 (b)에 도시된 48개의 송신신호 벡터들 중 선택된 3개의 x1-x2후보군에 송신 가능한 모든 x3 각각, 즉 x3,1 내지 x3, 16를 대입하여 나머지 송신심벌을 추정한다. 이때, 추정되는 송신신호 벡터는 3개의 x1 및 x2 조합들 각각에 대해 송신가능한 x3 16개씩, 즉, 48개이다. 또한, 상기 수신단은 상기 48개의 송신신호 벡터들, 상기 도 1의 (a)에서 추정된 16개의 송신신호 벡터들, 상기 도 1의 (b)에서 추정된 48개의 송신신호 벡터들을 모두 합한 106개의 송신신호 벡터들의 자승 유클리디안 거리 값들을 이용하여 상기 x1, 상기 x2, 상기 x3의 비트별 LLR을 산출 및 갱신한다. 이로 인해, 상기 x1 및 상기 x2의 비트별 LLR이 갱신되고, 상기 x3의 비트별 LLR이 획득된다. 그리고, 상기 수신단은 상기 48개의 송신신호 벡터들 중 수신신호와의 자승 유클리디안 거리 값이 작은 3개의 송신신호 벡터들을 선택함으로써, x1-x2-x3의 후보군, 즉, 제3단계의 후보군을 결정한다.
마지막으로, 상기 도 1의 (d)에 도시된 바와 같이, 상기 수신단은 상기 도 1의 (c)에 도시된 48개의 송신신호 벡터들 중 선택된 3개의 x1-x2-x3 후보군에 송신가능한 모든 x4 각각, 즉 x4,1 내지 x4,16을 대입한다. 따라서, 구성되는 송신신호 벡터는 3개의 x1, x2, x3 조합들 각각에 대해 송신가능한 x4 16개씩, 즉, 48개이다. 또한, 상기 수신단은 상기 48개의 송신신호 벡터들, 상기 도 1의 (a)에서 추정된 16 개의 송신신호 벡터들, 상기 도 1의 (b)에서 추정된 48개의 송신신호 벡터들, 상기 도 1의 (c)에서 추정된 48개의 송신신호 벡터들을 모두 합한 151개의 송신신호 벡터들의 자승 유클리디안 거리 값들을 이용하여 상기 x1, 상기 x2, 상기 x3, 상기 x4의 비트별 LLR을 산출 및 갱신한다. 현 단계에서 x1, x2, x3의 비트별 LLR이 갱신되고, x4의 비트별 LLR이 획득된다.
이후, 수신단은 각 수신비트의 LLR을 이용하여 연판정(Soft Decision) 복호를 수행한다. 만일, 수신단이 경판정(Hard Decision) 복호를 수행하는 경우, 상기 수신단은 상기 도 1의 (d)에서 구성된 48개의 송신신호 벡터들 중 수신신호 벡터와 자승 유클리디안 거리가 가장 작은 송신신호 벡터를 이용하여 경판정을 수행한다.
상기 도 1을 참고하여 설명한 단계별 후보군 결정 과정에서, 수신단은 이전 단계에서 결정된 후보군에 포함된 심벌조합들 각각에 해당 단계의 송신 가능한 모든 심벌들을 대입한 후, 나머지 신호들을 추정한다. 상술한 16-QAM의 경우, 송신가능한 모든 심벌들을 고려하는 것은 큰 연산량 부담이 아닐 수 있으나, 64-QAM의 경우, 송신가능한 모든 심벌들을 고려하는 것은 매우 큰 연산량 부담이 된다. 따라서, 본 발명은 다음과 같이 각 단계에서 송신가능한 일부 심벌들만을 대입한 후 나머지 신호를 추정함으로써, 연산 복잡도를 더욱 감소시키는 방안을 추가적으로 제안한다.
각 단계에서 대입될 신호들을 제한하기 위해, 수신단은 최초 수신신호 벡터 를 이용하여 ZF 기법 또는 MMSE 기법에 따라 송신신호 벡터를 임시 추정한다. 이후, 수신단은 각 단계에서 임시 추정된 심벌 값에 따라 도 9에 도시된 바와 같이 연산에 사용될 송신가능한 심벌들을 선택한다. 즉, 상기 ZF 기법 또는 MMSE 기법에 따라 송신신호 벡터를 임시 추정함으로써, 정해진 패턴에 따라 각 단계에서 대입될 심벌들이 결정된다. 상기 도 9는 64-QAM의 성상도에서 25개의 심벌들만을 사용하기 위한 제한 패턴을 도시하고 있다. 상기 도 9에 도시된 바와 같이, 임시 추정 결과에 따라 16가지 패턴들이 존재한다. 즉, 수신단은 송신신호의 변조 방식에 따른 성상도 상에서, 정해진 개수의 송신가능 심벌들을 포함하는 정사각 영역들 중, 임시 추정된 심벌의 연성 값과 가장 근접한 중심점을 갖는 정사각 영역 내의 심벌들을 대입심벌들로서 이용한다. 예를 들어, 상기 도 9의 (a)의 경우, 점선으로 표시된 영역 내에 임시 추정 심벌이 위치하는 경우, 제한된 후보 심벌들은 좌상단에 밀집된 25개의 심벌들이 된다. 따라서, 수신단은 해당 단계에서 송신가능한 모든 심벌들을 대입하지 않고, 상기 25개의 심벌들만을 대입한 후, 나머지 신호들을 추정한다.
상기 도 1을 참고하여 설명한 MIMO 신호 검출 기법에서, 수신단은 각 단계의 후보군으로서 3개의 송신신호 벡터들을 선택한다. 이때, 다수의 송신신호 벡터들을 선택하는 것은, QR분해의 특성을 이용하는 QRD-OSIC 기법에 의한 심벌 추정의 정확도를 완전히 신뢰할 수 없기 때문이다. 다시 말해, QRD-OSIC 기법과 같은 준 최적 검출 기법에 의해 추정된 송신신호 벡터들 중 최소의 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리를 갖는 송신신호 벡터라 할지라도, 상기 최소의 자승 유클리디안 거리 를 갖는 송신신호 벡터와 ML 기법에 의해 추정된 송신신호 벡터는 다를 수 있기 때문이다. 따라서, 본 발명은 다음과 같이 준 최적 검출 기법에 의해 추정된 심벌들을 실제 송신신호에 보다 근접한 심벌들로 치환함으로써, 후보군의 개수를 감소시킬 수 있는 방안을 추가적으로 제안한다.
준 최적 검출 기법에 의해 추정된 심벌들을 보다 송신신호에 근접한 심벌들로 치환하기 위해, 수신단은 치환하고자하는 목적 심벌을 제외한 나머지 심벌들의 성분을 수신신호 벡터에서 제거한다. 그리고, 상기 수신단은 상기 나머지 심벌들의 성분을 제거한 수신신호 벡터와 상기 목적 심벌의 성분 간 감산 결과의 놈 값이 최소화되도록, 상기 목적 심벌을 다른 송신 가능한 심벌로 치환한다. 여기서, 심벌의 성분은 추정된 심벌과 채널행렬 내의 상기 추정된 심벌에 대응되는 열 벡터의 곱을 의미한다. 상술한 심벌의 치환을 수식으로 표현하면 하기 <수학식 7>과 같다.
Figure 112008041250712-PAT00016
Figure 112008041250712-PAT00017
Figure 112008041250712-PAT00018
상기 <수학식 7>에서, 상기 x'n은 n번째 심벌의 치환된 심벌, 상기 S는 송신 가능한 심벌 집합, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 m은 송신심벌 개수, 상기 hj는 채널행렬의 j번째 열, 상기 xn은 n번째 송신심벌, slicer(·)는 슬라이싱 연산자를 의미한다.
상기 <수학식 7>에 나타난 바와 같이, 하나의 심벌을 치환하기 위해서 나머지 심벌들의 값들이 사용된다. 이때, 목적 심벌보다 앞서 치환된 심벌이 존재하는 경우, 상기 앞서 치환된 심벌의 값은 치환된 값으로 사용된다. 예를 들어, x4, x3, x2 순서로 치환되는 경우, x4 치환을 위해 x1, x2, x3가 사용된다. 그리고, x3 치환 을 위해 치환된 x4', x1, x2가 사용된다. 이 경우, 각 심벌의 치환을 수식으로 표현하면 하기 <수학식 8>과 같다.
Figure 112008041250712-PAT00019
Figure 112008041250712-PAT00020
Figure 112008041250712-PAT00021
상기 <수학식 8>에서, 상기 x'n은 n번째 심벌의 치환된 심벌, 상기 slicer(·)는 슬라이싱 연산자, 상기 hj는 채널행렬의 j번째 열, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 xn은 n번째 송신심벌을 의미한다.
상기 <수학식 8>에 나타난 치환을 위한 수식은 채널행렬은 채널행렬의 QR 분해함으로 인해 얻어지는 R행렬을 이용하여 하기 <수학식 9>와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112008041250712-PAT00022
Figure 112008041250712-PAT00023
Figure 112008041250712-PAT00024
상기 <수학식 9>에서, 상기 x'n은 n번째 심벌의 치환된 심벌, 상기 slicer(·)는 슬라이싱 연산자, 상기 rj는 채널행렬을 QR분해함으로 인해 얻어지는 R행렬의 j번째 열, 상기 y'는 수신신호 벡터와 채널행렬을 QR분해함으로 인해 얻어지는 Q행렬의 곱, 상기 xn은 n번째 송신심벌을 의미한다.
상기 <수학식 9>를 일반화하면 하기 <수학식 10>과 같다.
Figure 112008041250712-PAT00025
상기 <수학식 10>에서, 상기 x'n은 n번째 심벌의 치환된 심벌, 상기 S는 송신 가능한 심벌 집합, 상기 y'는 수신신호 벡터와 채널행렬을 QR분해함으로 인해 얻어지는 Q행렬의 곱, 상기 m은 송신심벌 개수, 상기 rj는 채널행렬을 QR분해함으로 인해 얻어지는 R행렬의 j번째 열, 상기 xn은 n번째 송신심벌, slicer(·)는 슬라이싱 연산자를 의미한다.
즉, 각 단계에서, 상기 수신단은 대입된 심벌을 외의 심벌들을 상기 <수학식 7> 또는 상기 <수학식 10>과 같이 치환한다. 이때, 치환 순서는 심벌들의 치환 결과에 영향을 준다. 상기 치환 순서에 대한 본 발명의 첫 번째 실시 예는, 준 최적 검출 기법에서 사용되는 채널 순서화와 동일하게, 큰 놈(norm) 값을 갖는 채널행렬의 열에 대응되는 심벌을 우선적으로 치환하는 것이다. 이 경우, 본 발명에 따른 신호 검출 시 가장 먼저 상기 놈 값의 크기에 의한 정렬이 수행되므로, 수신단은 이미 정렬된 순서대로 심벌들을 치환한다. 그리고, 이 경우, 수신단은 하나의 송신심벌 벡터에 대해 치환될 심벌 개수만큼의 치환을 수행해야 한다. 상기 치환 순서에 대한 본 발명의 두 번째 실시 예는, 하나의 송신신호 벡터에 대해 가능한 모든 순서들 각각에 따라 심벌들을 치환하고, 치환 후 최소의 자승 유클리디안 거리를 갖는 경우를 선택하는 것이다. 이 경우, 수신단은 하나의 송신신호 벡터에 대해 치환될 심벌 개수의 펙토리얼(factorial) 및 치환될 송신 심벌 개수의 곱만큼의 치환을 수행해야 한다.
상술한 바와 같은 심벌 치환을 통해, 추정된 송신신호 벡터들은 송신신호 벡터에 보다 근접한다. 따라서, 심벌 치환 수행 후, 수신단은 최소의 자승 유클리디안 거리를 갖는 하나의 송신신호 벡터만을 후보로 선택하고, 다음 단계를 진행한다. 즉, 상기 도 1을 참고하면, 제1단계에서 상기 도 1의 (a)와 같이 16개의 송신신호 벡터들을 추정한 후, 수신단은 상기 16개의 송신신호 벡터들 각각의 x2, x3, x4를 치환한 후, 작은 자승 유클리디안 거리를 갖는 소정 개수의 송신신호 벡터들을 후보군으로 선택한다. 이때, 최소의 자승 유클리디안 거리를 갖는 하나의 송신신호 벡터만이 후보로서 선택되었다고 가정한다. 그리고, 제2단계에서, 수신단은 후보로서 선택된 하나의 송신신호 벡터의 x1에 송신 가능한 모든 x2 각각을 대입하고, 16개의 송신신호 벡터들을 추정한다. 이후, 수신단은 상기 16개의 송신신호 벡터들 각각의 x1, x3, x4를 치환한 후, 최소의 자승 유클리디안 거리를 갖는 하나의 송신신호 벡터만을 후보로서 선택한다.
상술한 바와 같이, 상기 도 1을 참고하여 설명한 MIMO 신호 검출 기법에 상기 도 9와 같은 대입심벌 제한 기법 및 상기 <수학식 7> 또는 상기 <수학식 10>과 같은 심벌 치환 기법이 추가적으로 적용될 수 있다. 이때, 상기 대입심벌 제한 기 법 및 상기 심벌 치환 기법을 모두 적용하는 경우, 상기 대입심벌 제한 기법만을 적용하는 경우, 또는, 상기 심벌 치환 기법만을 적용하는 경우 등 세 가지 경우들 모두가 본 발명에서 제안하는 MIMO 신호 검출 기법을 구성함은 자명하다.
이하 본 발명은 상술한 방식에 따라 LLR을 산출하는 수신단의 구성 및 동작 절차를 도면을 참고하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신단의 블록 구성을 도시하고 있다.
상기 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 수신단은 채널추정기(202), MIMO검출기(204), 디인터리버(Deinterleaver)(206), 채널 복호기(208)를 포함하여 구성된다.
상기 채널추정기(202)는 다수의 수신 안테나들을 통해 수신신호의 채널을 추정하여 MIMO 검출기(204)로 제공한다. 상기 MIMO검출기(204)는 본 발명에 따라 수신신호 벡터로부터 송신신호 벡터를 추정하고, 각 수신비트의 LLR들을 디인터리버(206)로 제공한다. 상기 MIMO검출기(204)의 상세 구성 및 동작은 이후 도면의 참고와 함께 상세히 설명하기로 한다.
여기서, 상기 다수의 수신 안테나들을 통해 수신되는 신호들은 RF(Radio Frequency) 대역의 신호들이다. 도시하지는 않았지만, 상기 다수의 수신 안테나들을 통해 수신되는 RF 신호들은 각각 기저대역 샘플데이터로 변환된 후, 상기 MIMO 검출기(204)로 입력된다.
상기 디인터리버(206)는 상기 MIMO검출기(204)로부터 제공되는 LLR들을 주어진 규칙에 의해 디인터리빙(Deinterleaving)하여 출력한다. 상기 채널복호기(208)는 상기 디인터리버(206)로부터 제공되는 LLR들을 연판정 복호하여 정보 비트열을 복원한다.
도 3은 도 2에 도시된 MIMO 검출기의 상세 구성을 도시하고 있다.
상기 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 MIMO검출기(204)는 크게 전처리부(310), 대입심벌 제한부(320), 신호검출부(330), LLR생성부(340)를 포함하여 구성된다. 여기서, 상기 전처리부(310)는 채널정렬기(312)와 QR분해기(314)로 구성되고, 상기 대입심벌 제한부(320)는 임시검출기(322)와 패턴선택기(324)로 구성되고, 상기 신호검출부(330)는 다수의 신호검출기들(332 내지 328)로 구성되며, LLR생성부(340)는 유클리디안 버퍼(342), LLR산출기(344)를 포함하여 구성된다.
상기 MIMO검출기(204)의 입력은 채널행렬, 추정된 잡음 분산 값, 수신신호 벡터이고, 출력은 경판정(Hard Decision) 시스템의 경우 검출된 송신신호 벡터이고, 연판정(Soft Decision) 시스템의 경우 각 수신비트의 LLR이다.
상기 채널정렬기(312)는 각 안테나 별 신호대 잡음비 크기에 따라 채널행렬의 열들을 정렬한다. 예를 들어, 상기 채널정렬기(312)는 채널행렬의 열들 각각의 놈 값을 계산하고, 상기 놈 값의 크기 순서로 상기 열들을 정렬한다. 즉, 상기 채널정렬기(312)는 채널 크기가 큰 송신 안테나의 신호가 먼저 검출되도록 채널행렬 의 열들을 정렬한다.
상기 QR분해기(314)는 상기 채널정렬기(312)로부터 제공되는 채널행렬을 QR 분해한다. 상기 QR 분해는 상기 <수학식 5>와 같은 형태로 채널행렬을 분해하는 것을 의미한다.
상기 대입심벌 제한부(320)는 각 수신안테나와 대응되는 각 단계에서 대입될 송신가능 심벌들을 제한한다. 다시 말해, 상기 대입심벌 제한부(320)는 수신신호 및 채널정보를 제공받아 ZF 기법 또는 MMSE 기법에 따라 송신신호 벡터를 임시 추정하고, 임시 추정된 송신신호 벡터의 연성 값(Soft Value)에 따라 각 단계에서 대입될 심벌들을 제한한다. 예를 들어, 64-QAM의 경우, 상기 대입심벌 제한부(320)는 상기 도 9에 도시된 바와 같은 패턴에 따라 각 단계에서 대입될 송신가능 심벌들을 제한한다. 이때, 상기 ZF 기법 및 상기 MMSE 기법 외에 다른 기법이 사용될 수도 있다. 상기 제한된 대입심벌 정보는 해당 신호검출기로 제공된다.
상기 제1신호검출기(332)는 1번째 심벌 x1에 대해 송신가능한 모든 심벌들을 대상으로 QRD-OSIC 기법에 따라 송신신호 벡터들을 추정하고, 송신신호 벡터들 각각에서 1번째 심벌 x1 외의 심벌들을 실제 송신신호에 보다 근접한 심벌들로 치환한 후, 자승 유클리디안 거리가 작은 순서로 미리 정해진 개수의 후보군을 결정하여 상기 제2신호검출기(334)로 제공한다. 예를 들어, 64-QAM의 경우, 상기 제1신호검출기(332)는, 64개의 송신신호 벡터를 산출하고, 후보군을 결정하여 상기 제2신호검출기(334)로 제공한다. 그리고, 상기 제1신호검출기(332)는 추정된 64개의 송신 신호 벡터들 각각에 대한 자승 유클리디안 거리 값들을 상기 LLR생성부(340)로 제공한다. 상기 제1신호검출기(332)의 상세한 구성은 이하 도 4를 참고하여 설명한다.
상기 제2신호검출기(334)는 상기 제1신호검출기(332)로부터 제공되는 x1 후보군에서 두 번째 심벌 x2에 상기 대입심벌 제한부(320)에 의해 제한된 대입심벌들을 대입하여 QRD-OSIC 기법에 따라 송신신호 벡터들을 추정하고, 송신신호 벡터들 각각에서 2번째 심벌 x2 외의 심벌들을 실제 송신신호에 보다 근접한 심벌들로 치환한 후, 자승 유클리디안 거리가 작은 순서로 미리 정해진 개수의 x1-x2 후보군을 결정하여 상기 제3신호검출기(336)로 제공한다. 예를 들어, 송신신호가 64-QAM 방식으로 변조되고, 25개의 송신가능 심벌들이 제한되고, 후보군이 3개의 송신신호 벡터들을 포함하는 경우, 상기 제2신호검출기(334)는, 75(=3×25)개의 송신신호 벡터들을 산출하고, 후보군을 결정하여 상기 제3신호검출기(336)로 제공한다. 그리고, 상기 제2신호검출기(334)는 추정된 송신신호 벡터들 각각에 대한 자승 유클리디안 거리 값들을 상기 LLR생성부(340)로 제공한다. 상기 제2신호검출기(332)의 상세한 구성은 이하 도 5를 참고하여 설명한다.
상기 제3신호검출기(336) 및 상기 제4신호검출기(338)은 상기 제2신호검출기(334)와 유사한 기능, 즉, 앞선 신호검출기로부터 후보군을 제공받아 새로운 후보군을 결정하는 기능을 수행한다. 단, 상기 제4신호검출기(338)는 후보군을 구성하지 않는다. 상기 제3신호검출기(336) 및 상기 제4신호검출기(338)의 상세한 구성 은 이하 도 6 및 이하 도 7를 참고하여 다시 설명한다.
상기 유클리디안 버퍼(342)는 상기 다수의 신호검출기들(332 내지 338)로부터 제공되는 자승 유클리디안 거리 값들을 저장하고, LLR 산출 시점마다 상기 LLR산출기(344)로 저장된 자승 유클리디안 거리 값들을 제공한다. 상기 LLR산출기(334)는 상기 다수의 신호검출기들(332 내지 338) 중 하나로부터 제공되는 자승 유클리디안 거리 값들과 상기 유클리디안 버퍼(342)에 저장된 자승 유클리디안 거리 값들을 모두 이용하여 하기 <수학식 11>과 같이 각 수신비트의 LLR을 산출한다.
Figure 112008041250712-PAT00026
Figure 112008041250712-PAT00027
Figure 112008041250712-PAT00028
상기 <수학식 11>에서, 상기 LLR(bti)는 t번째 심벌의 i번째 비트의 LLR, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 H는 채널행렬, 상기 m는 송신 안테나 수, 상기 St ,i, 0는 t번째 심벌의 i번째 비트가 0인 송신신호 벡터 집합, 상기 St,i,1는 t번째 심벌의 i번째 비트가 1인 송신신호 벡터 집합을 의미한다.
다시 말해, 상기 LLR산출기(344)는 상기 제1신호검출기(332)로부터 제공되는 자승 유클리디안 거리 값들을 이용하여 1번째 심벌의 각 비트에 대한 LLR을 산출한 다. 예를 들어, LLR(b11)을 산출하는 경우, 상기 LLR산출기(344)는 상기 제1신호검출기(332)로부터 제공되는 자승 유클리디안 거리 값들을 b11이 0인 경우의 값들과 b11이 1인 경우의 값들로 분류하고, 분류된 값들 중 각각의 최소 값 간의 차이 값을 계산함으로써, LLR(b11)을 산출한다. 그리고, 상기 LLR산출기(344)는 상기 제2신호검출기(334)로부터 제공되는 자승 유클리디안 거리 값들 및 상기 유클리디안 버퍼(342)에 저장된 상기 제1신호검출기(332)로부터의 자승 유클리디안 거리 값들을 모두 이용하여 1번째 심벌의 각 비트에 대한 LLR을 갱신하고, 2번째 심벌의 비트별 LLR을 산출한다. 또한, 상기 LLR산출기(344)는 상기 제3신호검출기(336)로부터 제공되는 자승 유클리디안 거리 값들 및 상기 유클리디안 버퍼(342)에 저장된 상기 제1신호검출기(332), 상기 제2신호검출기(334)로부터의 자승 유클리디안 거리 값들을 모두 이용하여 1번째 심벌 및 2번째 심벌의 비트별 LLR을 갱신하고, 3번째 심벌의 비트별 LLR을 산출한다. 또한, 상기 LLR산출기(344)는 상기 제4신호검출기(338)로부터 제공되는 자승 유클리디안 거리 값들 및 상기 유클리디안 버퍼(342)에 저장된 상기 제1신호검출기(332), 상기 제2신호검출기(334), 상기 제3신호검출기(336)로부터의 자승 유클리디안 거리 값들을 모두 이용하여 1번째 심벌, 2번째 심벌 및 2번째 심벌의 비트별 LLR을 갱신하고, 4번째 심벌의 비트별 LLR을 산출한다. 이와 같이 산출된 LLR들은 상기 디인터리버(206)를 거쳐 상기 채널복호기(208)로 제공되고, 상기 채널복호기(208)의 연판정 복호에 이용된다.
도 4는 상기 도 3에 도시된 제1신호검출기(332)의 상세 구성을 도시하고 있다.
상기 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 제1신호검출기(332)는 x1심벌대입기(412), x2심벌검출기(414), x3심벌검출기(416), x4심벌검출기(418), 심벌치환기(420), 유클리디안 계산기(422), 후보군결정기(424)를 포함하여 구성된다.
상기 x1심벌대입기(412)는 1번째 심벌 x1으로써 송신가능한 모든 심벌들을 순차적으로 하나씩 선택하여 출력한다. 그리고, 상기 x2심벌검출기(414), 상기 x3심벌검출기(416), 상기 x4심벌검출기(418)는 R행렬의 특성을 이용하여 순차적으로 x2, x3, x4를 검출한다. 상기 <수학식 6>을 참고하여 설명하면, 상기 x2심벌검출기(414)는 상기 x1심벌대입기(412)로부터 제공되는 x1에 r3 ,4를 곱하여 y'2에서 감산한 후, 감산결과를 r3 ,3으로 나누고, 슬라이싱(Slicing)하여 2번째 심벌 x2를 검출한다. 상기 x3심벌검출기(416), 상기 x4심벌검출기(418)도 상기 x2심벌검출기(414)와 유사한 방식으로 x3, x4를 검출한다. 상기 x2심벌검출기(414), 상기 x3심벌검출기(416), 상기 x4심벌검출기(418)의 연산을 수식으로 표현하면 하기 <수학식 12>과 같다.
Figure 112008041250712-PAT00029
Figure 112008041250712-PAT00030
Figure 112008041250712-PAT00031
상기 <수학식 12>에서, 상기 xt는 t번째 송신심벌, 상기 slicer(·)는 슬라이싱 연산자, 상기 y't는 Q행렬이 곱해진 수신신호 벡터의 t번째 수신신호, 상기 ri,j는 R행렬의 i행 j열 원소를 의미한다.
즉, 상기 x1심벌대입기(412)에서 출력되는 각 x1심벌을 기준으로 상기 x2심벌검출기(414), 상기 x3심벌검출기(416), 상기 x4심벌검출기(418)를 통해 QRD-OSIC 기법에 따른 신호 검출을 수행함으로써, 상기 x1의 성상도 크기와 같은 개수의 추정 송신신호 벡터들이 생성된다.
상기 심벌치환기(420)는 상기 x2심벌검출기(414), 상기 x3심벌검출기(416), 상기 x4심벌검출기(418)에 의해 검출된 x4, x3, x2 각각을 치환한다. 즉, 상기 심벌 치환기(420)는 치환하고자하는 목적 심벌을 제외한 나머지 심벌들의 성분을 수신신호 벡터에서 제거한 후, 상기 수신단은 상기 나머지 심벌들의 성분을 제거한 수신신호 벡터와 상기 목적 심벌의 성분 간 감산 결과의 놈 값이 최소화되도록 상기 목적 심벌을 다른 송신 가능한 심벌로 치환한다. 예를 들어, 상기 심벌치환기(420)는 상기 <수학식 7> 또는 상기 <수학식 10>과 같이 x4, x3, x2 각각을 치환한다.
상기 유클리디안 계산기(422)는 수신신호 벡터와 각 추정 송신신호 벡터 간의 자승 유클리디안 거리를 계산한다. 상기 후보군결정기(424)는 상기 유클리디안 계산기(422)로부터의 거리 값들을 비교하여 작은 순서로 미리 정해진 개수만큼의 송신신호 벡터를 선택하고, 상기 선택된 송신신호 벡터들에 대하여 x2, x3, x4들을 버리고 x1 후보군을 제2신호검출기(334)로 제공한다. 이때, 상기 x1 후보군에 포함되는 x1 후보의 개수는 구체적인 실시 예에 따라 달라진다. 또한, 상기 유클리디안 계산기(422)는 상기 계산된 자승 유클리디안 거리 값들을 상기 LLR생성부(340)로 제공한다.
도 5는 도 3에 도시된 제2신호검출기(334)의 상세 구성을 도시하고 있다.
상기 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 제2신호검출기(334)는 x2심벌대입기(512), x3심벌검출기(514), x4심벌검출기(516), 심벌치환기(518), 유클리디안 계산기(522), 후보군결정기(524)를 포함하여 구성된다.
상기 x2심벌대입기(512)는 제공되는 x1 후보군에 상기 대입심벌 제한부(320)에 의해 제한된 대입심벌들 각각을 x2로서 대입한다. 그리고, 상기 x3심벌검출기(514), 상기 x4심벌검출기(516)는 R행렬의 특성을 이용하여 순차적으로 x3, x4를 검출한다. 상기 <수학식 6>을 참고하여 설명하면, 상기 x3심벌검출기(514)는 x1, x2 조합에 r2 ,4 및 r2 ,3을 곱하여 y'3에서 감산한 후, 감산결과를 r2 ,2로 나누고, 슬라이싱하여 3번째 심벌 x3를 검출한다. 상기 x4심벌검출기(516)도 상기 x3심벌검출기(514)와 유사한 방식으로 x4를 검출한다. 상기 x3심벌검출기(514), 상기 x4심벌검출기(516)의 연산을 수식으로 표현하면 하기 <수학식 13>와 같다.
Figure 112008041250712-PAT00032
Figure 112008041250712-PAT00033
상기 <수학식 13>에서, 상기 xt는 t번째 송신심벌, 상기 slicer(·)는 슬라이싱 연산자, 상기 y't는 Q행렬이 곱해진 수신신호 벡터의 t번째 수신신호, 상기 ri,j는 R행렬의 i행 j열 원소를 의미한다.
즉, 상기 x2심벌대입기(512)에서 출력되는 각 x1, x2 조합을 기준으로 상기 x3심벌검출기(514), 상기 x4심벌검출기(516)를 통해 QRD-OSIC 기법에 따른 신호 검출을 수행함으로써, 상기 x2심벌대입기(512)의 출력 개수와 같은 수의 추정 송신신호 벡터들이 생성된다.
상기 심벌치환기(518)는 상기 제1신호검출기(332)로부터 제공된 x1, 상기 x3심벌검출기(514), 상기 x4심벌검출기(516)에 의해 검출된 x3, x4 각각을 치환한다. 즉, 상기 심벌치환기(518)는 치환하고자하는 목적 심벌을 제외한 나머지 심벌들의 성분을 수신신호 벡터에서 제거한 후, 상기 수신단은 상기 나머지 심벌들의 성분을 제거한 수신신호 벡터와 상기 목적 심벌의 성분 간 감산 결과의 놈 값이 최소화되도록 상기 목적 심벌을 다른 송신 가능한 심벌로 치환한다. 예를 들어, 상기 심벌치환기(518)는 상기 <수학식 7> 또는 상기 <수학식 10>과 같이 x4, x3, x1 각각을 치환한다.
상기 유클리디안 계산기(522)는 수신신호 벡터와 각 추정 송신신호 벡터 사이의 자승 유클리디안 거리를 계산한다. 상기 후보군결정기(524)는 상기 유클리디안 계산기(522)로부터의 거리 값들을 비교하여 작은 순서로 미리 정해진 개수만큼의 송신신호 벡터를 선택하고, 상기 선택된 송신신호 벡터들에 대하여 x3, x4들은 버리고 x1-x2 후보군을 제3신호검출기(336)로 제공한다. 이때, 상기 x1-x2 후보군에 포함되는 x1-x2 후보의 개수는 구체적인 실시 예에 따라 달라진다. 또한, 상기 유클리디안 계산기(522)는 상기 계산된 자승 유클리디안 거리 값들을 상기 LLR생성부(340)로 제공한다.
도 6은 상기 도 3에 도시된 제3신호검출기(336)의 상세 구성을 도시하고 있다.
상기 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 제3신호검출기(336)는 x3심벌대입기(612), x4심벌검출기(614), 심벌치환기(616), 유클리디안 계산기(622), 후보군결정기(624)를 포함하여 구성된다.
상기 x3심벌대입기(612)는 제공되는 x1-x2 후보군에 상기 대입심벌 제한부(320)에 의해 제한된 대입심벌들 각각을 x3으로서 대입한다. 그리고, 상기 x4심벌검출기(614)는 R행렬의 특성을 이용하여 x4를 검출한다. 상기 <수학식 6>을 참고하여 설명하면, 상기 x4심벌검출기(614)는 x1, x2, x3 조합에 r1 ,4, r1 ,3, r1 ,2를 곱하여 y'4에서 감산한 후, 감산결과를 r1 ,1로 나누고, 슬라이싱하여 4번째 심벌 x4를 검출한다. 상기 x4심벌검출기(614)의 연산을 수식으로 표현하면 하기 <수학식 14>와 같다.
Figure 112008041250712-PAT00034
상기 <수학식 14>에서, 상기 xt는 t번째 송신심벌, 상기 slicer(·)는 슬라이싱 연산자, 상기 y't는 Q행렬이 곱해진 수신신호 벡터의 t번째 수신신호, 상기 ri,j는 R행렬의 i행 j열 원소를 의미한다.
즉, 상기 x3심벌대입기(612)로부터 출력되는 각 x3심벌을 기준으로 상기 x4심벌검출기(614)를 통해 QRD-OSIC 기법에 따른 신호 검출을 수행함으로써, 상기 x3심벌대입기(612)의 출력 개수와 같은 수의 추정 송신신호 벡터들이 생성된다.
상기 심벌치환기(616)는 상기 제2신호검출기(334)로부터 제공된 x1, x2, 상기 x4심벌검출기(614)에 의해 검출된 x4 각각을 치환한다. 즉, 상기 심벌치환기(616)는 치환하고자하는 목적 심벌을 제외한 나머지 심벌들의 성분을 수신신호 벡터에서 제거한 후, 상기 수신단은 상기 나머지 심벌들의 성분을 제거한 수신신호 벡터와 상기 목적 심벌의 성분 간 감산 결과의 놈 값이 최소화되도록 상기 목적 심벌을 다른 송신 가능한 심벌로 치환한다. 예를 들어, 상기 심벌치환기(616)는 상기 <수학식 7> 또는 상기 <수학식 10>과 같이 x4, x2, x1 각각을 치환한다.
상기 유클리디안 계산기(622)는 수신신호 벡터와 각 추정 송신신호 벡터 사 이의 자승 유클리디안 거리를 계산한다. 상기 후보군결정기(624)는 상기 유클리디안 계산기(622)로부터의 거리 값들을 비교하여 작은 순서로 미리 정해진 개수만큼의 송신신호 벡터를 선택하고, 상기 선택된 송신신호 벡터들에 대하여 x4들은 버리고 x1-x2-x3 후보군을 제4신호검출기(338)로 제공한다. 이때, 상기 x1-x2-x3 후보군에 포함되는 x1-x2-x3 후보의 개수는 구체적인 실시 예에 따라 달라진다. 또한, 상기 유클리디안 계산기(622)는 상기 계산된 자승 유클리디안 거리 값들을 상기 LLR생성부(340)로 제공한다.
도 7은 상기 도 3에 도시된 제4신호검출기(338)의 상세 구성을 도시하고 있다.
도시된 바와 같이, 상기 제4신호검출기(338)는 x4심벌대입기(712), 심벌치환기(714), 유클리디안 계산기(722)를 포함하여 구성된다.
상기 x4심벌대입기(712)는 상기 제3신호검출기(336)로부터 제공되는 x1-x2-x3 후보군에 상기 대입심벌 제한부(320)에 의해 제한된 대입심벌들 각각을 x4로서 대입하여 송신신호 벡터들을 구성한다.
상기 심벌치환기(714)는 상기 제3신호검출기(336)로부터 제공된 x3, x2, x1 각각을 치환한다. 즉, 상기 심벌치환기(714)는 치환하고자하는 목적 심벌을 제외한 나머지 심벌들의 성분을 수신신호 벡터에서 제거한 후, 상기 수신단은 상기 나머지 심벌들의 성분을 제거한 수신신호 벡터와 상기 목적 심벌의 성분 간 감산 결과의 놈 값이 최소화되도록 상기 목적 심벌을 다른 송신 가능한 심벌로 치환한다. 예를 들어, 상기 심벌치환기(714)는 상기 <수학식 7> 또는 상기 <수학식 10>과 같이 x3, x2, x1 각각을 치환한다.
상기 유클리디안 계산기(722)는 수신신호와 각 추정 송신신호 벡터 사이의 자승 유클리디안 거리를 계산한다. 만일, 수신단이 경판정을 수행하는 경우, 상기 수신단은 가장 작은 자승 유클리디안 거리를 갖는 송신신호 벡터를 출력한다. 반면, 수신단이 연판정을 수행하는 경우, 상기 유클리디안 계산기(722)는 상기 계산된 자승 유클리디안 거리 값들을 상기 LLR생성부(340)로 제공한다.
상기 도 2 내지 상기 도 7을 참고하여 설명한 수신단의 구조에서, 상기 대입심벌제한부(320)는 대입심벌 제한 기능을 수행하고, 상기 심볼치환기들(420, 518, 616, 714)은 심벌 치환 기능을 수행한다. 하지만, 본 발명의 다른 실시 예에 따라, 상기 대입심벌 제한 과정 또는 상기 심벌 치환 과정 중 하나가 생략될 수 있다. 즉, 상기 대입심벌제한부(320)가 포함되지 않거나, 또는, 상기 심볼치환기들(420, 518, 616, 714)이 포함되지 않을 수 있다. 상기 대입심벌제한부(320)가 포함되지 않는 경우, 심벌대입기들(412, 512, 612, 712) 각각은 송신 가능한 모든 심벌들을 대입한다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신단의 신호 검출 절차를 도시하고 있다.
상기 도 8을 참고하면, 상기 수신단은 801단계에서 각 안테나 별 신호대 잡음비 크기에 따라 채널행렬의 열들을 정렬한다. 예를 들어, 상기 수신단은 채널행렬의 열들 각각의 놈 값을 계산하고, 상기 놈 값의 크기 순서로 상기 열들을 정렬한다.
상기 채널행렬을 정렬한 후, 상기 수신단은 803단계로 진행하여 채널행렬을 QR 분해한다. 상기 QR 분해는 상기 <수학식 5>와 같은 형태로 채널행렬을 분해하는 것을 의미한다.
상기 QR 분해 후, 상기 수신단은 805단계로 진행하여 이후에 수행될 단계별 후보군 선택 시, 각 단계에서 대입될 송신가능 심벌들을 제한한다. 구체적으로, 상기 수신단은 ZF 기법 또는 MMSE 기법에 따라 송신신호 벡터를 임시적으로 추정하고, 임시 추정된 송신신호 벡터의 연성 값(Soft Value)에 따라 각 단계에서 대입될 송신가능 심벌들을 제한한다. 예를 들어, 64-QAM의 경우, 상기 대입심벌들은 상기 도 9에 도시된 패턴과 같이 제한된다. 이때, 상기 ZF 기법 및 상기 MMSE 기법 외에 다른 기법이 사용될 수도 있다.
이후, 상기 수신단은 807단계로 진행하여 송신가능한 모든 n번째 심벌을 기준으로 QRD-OSIC 기법에 따라 송신신호 벡터를 검출한다. 여기서, 상기 n은 최초 1로 초기화되어 있다. 상기 n이 1인 경우, 상기 수신단은 1번째 심벌 x1의 변조 차수 만큼의 송신신호 벡터들을 추정한다.
상기 송신신호 벡터들을 추정한 후, 상기 수신단은 809단계로 진행하여 상기 송신신호 벡터들 각각에서 n번째 심벌 외의 심벌들을 실제 송신신호에 보다 근접한 심벌들로 치환한다. 상세히 설명하면, 상기 수신단은 치환하고자하는 목적 심벌을 제외한 나머지 심벌들의 성분을 수신신호 벡터에서 제거한 후 상기 나머지 심벌들의 성분을 제거한 수신신호 벡터와 상기 목적 심벌의 성분 간 감산 결과의 놈 값이 최소화되도록 상기 목적 심벌을 다른 송신 가능한 심벌로 치환한다. 예를 들어, 상기 수신단은 상기 <수학식 7> 또는 상기 <수학식 10>과 같이 심벌들을 치환한다.
상기 심벌들을 치환한 후, 상기 수신단은 811단계로 진행하여 상기 송신신호 벡터들 각각과 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리 값들을 계산한다.
이어, 상기 수신단은 813단계로 진행하여 상기 n번째 심벌의 비트별 LLR을 산출한다. 예를 들어, 상기 LLR은 상기 <수학식 11>과 같이 산출된다.
이후, 상기 수신단은 815단계로 진행하여 미리 정해진 개수만큼의 송신신호 벡터를 선택함으로써, x1 후보군을 결정한다. 이때, 상기 수신단은 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리가 작은 순서로 송신신호 벡터들을 선택한다. 그리고, 상기 n은 1 증가된다.
상기 후보군을 결정한 후, 상기 수신단은 817단계로 진행하여 이전 단계에서 결정된 후보군에 포함된 심벌 조합들에 상기 805단계에서 결정된 제한된 대입심벌들 각각을 n번째 심벌로서 대입하고, R행렬의 특성을 이용하여 나머지 송신심벌들 을 검출한다. 이때, 추정되는 송신신호 벡터의 개수는 {(n-1)번째 단계에서 선택된 송신신호 벡터 개수}×{제한된 대입심벌 개수}이다.
상기 송신신호 벡터들을 추정한 후, 상기 수신단은 819단계로 진행하여 상기 송신신호 벡터들 각각에서 n번째 심벌 외의 심벌들을 실제 송신신호에 보다 근접한 심벌들로 치환한다. 상세히 설명하면, 상기 수신단은 치환하고자하는 목적 심벌을 제외한 나머지 심벌들의 성분을 수신신호 벡터에서 제거한 후 상기 나머지 심벌들의 성분을 제거한 수신신호 벡터와 상기 목적 심벌의 성분 간 감산 결과의 놈 값이 최소화되도록 상기 목적 심벌을 다른 송신 가능한 심벌로 치환한다. 예를 들어, 상기 수신단은 상기 <수학식 7> 또는 상기 <수학식 10>과 같이 심벌들을 치환한다.
상기 심벌들을 치환한 후, 상기 수신단은 821단계로 진행하여 상기 송신신호 벡터들 각각과 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리 값들을 계산한다.
이어, 상기 수신단은 823단계로 진행하여 앞선 단계들에서 추정된 송신심벌 벡터들의 자승 유클리디안 거리 값들 및 현 단계에서 추정된 송신심벌 벡터들의 자승 유클리디안 거리 값들을 모두 이용하여 1번째에서 n번째 심벌의 비트별 LLR을 산출 및 갱신한다. 예를 들어, 상기 <수학식 11>과 같이 산출 및 갱신된다.
상기 LLR을 산출 및 갱신한 후, 상기 수신단은 825단계로 진행하여 미리 정해진 개수만큼의 송신신호 벡터들을 선택함으로써, x1,…, xn 후보군을 결정한다. 이때, 상기 수신단은 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리가 작은 순서로 송신신호 벡터들을 선택한다. 그리고, 상기 n값은 1 증가된다.
상기 후보군을 결정한 후, 상기 수신단은 827단계로 진행하여 모든 심벌들에 대한 LLR을 획득하였는지 확인한다. 즉, 수신단은 상기 n이 송신심벌 개수보다 큰지 확인한다.
만일, 모든 심벌들에 대한 LLR을 획득하였으면, 상기 수신단은 829단계로 진행하여 상기 LLR을 이용하여 연판정 복호를 수행한다. 반면, 모든 심벌들에 대한 LLR을 획득하지않았으면, 상기 수신단은 상기 817단계 내지 827단계를 반복 수행한다.
상기 도 8을 참고하여 설명한 절차는 상기 수신단이 연판정을 수행하는 경우의 수신 절차이다. 반면, 상기 수신단이 경판정을 수행하는 경우, 상기 수신단은 총 N개의 심벌 중 (N-1)개 심벌을 포함하는 후보군에 N번째 심벌에 대해 송신가능한 심벌을 대입한 후, 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리가 가장 작은 송신심벌 벡터를 이용하여 경판정을 수행한다. 이때, 상기 도 8에서 LLR을 산출하는 절차는 생략될 수 있다.
그리고, 상기 도 8을 참고하여 설명한 절차에서, 상기 805단계는 각 단계에서의 대입심벌 제한 과정이며, 상기 809단계 및 상기 819단계는 각 단계에서의 심벌 치환 과정이다. 하지만, 본 발명의 다른 실시 예에 따라, 상기 대입심벌 제한 과정 또는 상기 심벌 치환 과정 중 하나가 생략될 수 있다. 상기 대입심벌 제한 과정이 생략되는 경우, 상기 817단계에서 상기 수신단은 송신 가능한 모든 심벌들을 추가한다.
도 10은 본 발명에 따른 신호 검출 기법의 성능을 도시하고 있다. 상기 도 10은 본 발명에 따른 신호 검출 방식을 적용한 시스템의 모의 실험 결과 그래프를 도시하고 있다. 상기 모의 실험 환경에서, 송수신 안테나는 각각 4개, 변조방식은 16-QAM 또는 64-QAM, 채널은 i.i.d.(independent and identically distributed) 레일라이 페이딩 채널(Rayleigh Fading Channel), 채널 코딩은 1/2 부호율(Code Rate)의 길쌈부호(Convolutional Coding)로 설정되었다.
상기 도 10의 (a)는 종래의 신호 검출 기법들과 본 발명의 신호 검출 기법을 16-QAM 경판정 시스템에 적용한 경우 성능을 비교한 그래프이다. 상기 도 9의 (a)에서, 가로축은 비트 에너지대 잡음비(Eb/N0)를 나타내고, 세로축은 부호화된 프레임 에러율(Coded Frame Error Rate)을 나타내며, 'M=k'은 각 단계에서 결정되는 후보군에 포함되는 심벌조합의 개수가 k임을 나타낸다. 상기 도 10의 (a)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 기법이 이상적인 성능을 갖는 ML 기법과 거의 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있다.
상기 도 10의 (b)는 본 발명의 신호 검출 기법을 64-QAM 경판정 시스템에 적용한 경우, 후보군에 포함되는 송신신호 벡터 개수에 따른 성능을 비교한 그래프이다. 상기 도 9의 (b)에서, 가로축은 비트 에너지대 잡음비를 나타내고, 세로축은 부호화된 프레임 에러율을 나타낸다. 그리고, 'M=k-m1,m2,m3,m4'는 각 단계에서 결정되는 후보군에 포함되는 심벌조합의 개수가 k이고, 각 단계에서 대입되는 대입심벌 개수가 m1, m2, m3, m4 임을 나타낸다. 상기 도 10의 (b)에 도시된 바와 같이, 후보 군에 포함되는 심벌조합 개수가 최소인 1이고, 각 단계에서의 대입심벌 개수를 64, 16, 16, 16으로 설정하더라도 프레임 에러율 10-2 상태에서 QRM-MLD(QR decompo sition and the M-algorithm - Maximum Likelihood Detection) 기법에 비해 본 발명에 따른 기법이 약 2.8dB 성능 향상을 보인다. 따라서, 64-QAM의 경우에도 본 발명에 따른 기법은 최적의 성능과 유사한 성능을 갖되 낮은 연산 복잡도를 가짐을 확인할 수 있다.
하기 <표 1>은 종래의 기법과 본 발명의 기법의 곱셈 횟수와 나눗셈 횟수를 나타내고 있다.
곱 셈 나 눗 셈
MMSE (16-QAM) 496 8
QRM-MLD (16-QAM) 2560 4
SMML (16-QAM) 1768 16
ML (16-QAM) 524288 0
QRM-MLD (64-QAM/ M=64) 24992 4
본 발명 (16-QAM/ M=1) 596 4
본 발명 (16-QAM/ M=2) 776 4
본 발명 (16-QAM/ M=3) 956 4
본 발명 (16-QAM/ M=4) 1136 4
본 발명 (64-QAM / M=1, 64-64-64-64) 1553 4
본 발명 (64-QAM / M=1, 64-25-25-25) 1088 4
본 발명 (64-QAM / M=1, 64-16-16-16) 992 4
본 발명의 기법과 거의 동일한 성능을 보이는 QRM-MLD(M=16)와 비교할 때, 상기 <표 1>에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 기법이 최소 후보군을 가지는 경우 약 1/4의 연산 복잡도를 보인다. 또한, 후보군에 포함되는 심벌조합 개수를 변경함으로써, 연산 복잡도와 성능이 적절히 조절된다. 최소의 심벌조합을 후보군으로하는 본 발명의 경우, 16-QAM의 MMSE와 비슷한 연산 복잡도를 가짐을 확인할 수 있다.
도 11은 본 발명의 실시 예들 간 성능 차이를 도시하고 있다. 상기 도 11은 심벌 치환을 적용하지 않은 경우, 심벌 치환을 적용한 경우, 경판정을 적용한 ML 기법의 경우의 신호대 잡음비 변화에 따른 부호화된 프레임 에러율을 도시하고 있다.
상기 도 11을 참고하면, 심벌 치환을 적용하지 않은 경우, 각 단계에서 선택되는 후보의 개수가 많을수록 성능이 향상된다. 하지만, 심벌 치환을 적용하고 각 단계에서 1개의 후보만을 선택한 경우, 심벌 치환을 적용하지 않고 4개의 후보들을 선택한 경우와 거의 유사한 성능이 나타난다.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1은 본 발명에 따른 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 시스템에서 송신 심벌 선택 예를 도시하는 도면,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신단의 블록 구성을 도시하는 도면,
도 3은 도 2에 도시된 다중 입출력 검출기의 상세 구성을 도시하는 도면,
도 4는 도 3에 도시된 제1신호검출기의 상세 구성을 도시하는 도면.
도 5는 도 3에 도시된 제2신호검출기의 상세 구성을 도시하는 도면.
도 6은 도 3에 도시된 제3신호검출기의 상세 구성을 도시하는 도면.
도 7은 도 3에 도시된 제4신호검출기의 상세 구성을 도시하는 도면.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신단의 신호 검출 절차를 도시하는 도면,
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 다중 입출력 무선통신 시스템에서 성상도 제한 방식을 도시하는 도면,
도 10은 본 발명에 따른 신호 검출 기법의 성능을 도시하는 도면,
도 11은 본 발명의 실시 예들 간 성능 차이를 도시하는 도면.

Claims (32)

  1. 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 N개의 수신 안테나들을 구비한 수신단 장치에 있어서,
    QR 분해(QR Decompositon)를 통해 채널행렬을 Q행렬과 R행렬로 분해하는 분해기와,
    (n)번째 단계의 후보군 결정을 위해, (n-1)번째 단계의 후보군에 포함된 심벌조합들 각각에 다수의 송신가능 심벌들 각각을 (n)번째 심벌로서 대입하고, 상기 R행렬의 특성을 이용하여 (n+1)번째 내지 (N)번째의 심벌들을 검출함으로써 다수의 송신신호 벡터들을 추정하는 검출기와,
    상기 다수의 송신신호 벡터들 각각과 수신신호 벡터 간의 자승 유클리디안(Euclidean) 거리 값들을 계산하는 계산기와,
    상기 다수의 송신신호 벡터들 중 상기 자승 유클리디안 거리가 작은 일부 송신신호 벡터들을 선택함으로써, (n)번째 단계의 후보군을 결정하는 결정기를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    각 단계에서 후보군에 포함된 심벌조합들 각각에 대입될 대입심벌들을 제한하는 제한부를 더 포함하며,
    상기 검출기는, 상기 제한부에 의해 제한된 대입심벌들 각각을 (n)번째 심벌로서 대입하는 것을 특징으로 하는 장치.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 제한부는,
    수신신호 벡터와 상기 채널행렬을 이용하여 송신신호 벡터를 임시 추정하는 임시 추정기와,
    임시 추정된 송신신호들 각각의 연성 값(Soft Value)에 따라 각 단계에서 대입될 대입심벌들을 선택하는 선택기를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 선택기는,
    송신신호의 변조 방식에 따른 성상도 상에서, 정해진 개수의 송신가능 심벌들을 포함하는 정사각 영역들 중, 임시 추정된 (n)번째 심벌의 연성 값과 가장 근접한 중심점을 갖는 정사각 영역 내의 송신가능 심벌들을 (n)번째 단계의 대입심벌들로 선택하는 것을 특징으로 하는 장치.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 임시 추정기는, ZF(Zero Forcing) 기법 또는 MMSE(Minimum Mean Square Error) 기법에 따라 송신신호 벡터를 임시 추정하는 것을 특징으로 하는 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 검출기는, 하기 수식과 같은 연산을 (N-n+1)회 수행함으로써 (n+1)번째 내지 (N)번째의 심벌들을 검출하는 것을 특징으로 하는 장치,
    Figure 112008041250712-PAT00035
    여기서, 상기 xk는 k번째 심벌, 상기 slicer(·)는 슬라이싱 연산자, 상기 y'k는 QH행렬이 곱해진 수신신호 벡터의 k번째 수신신호, 상기 ri ,j는 R행렬의 i행 j열 원소를 의미함.
  7. 제 1항에 있어서,
    (n)번째 단계의 후보군 결정 시, (n)번째 심벌 외의 심벌들을 실제 송신신호에 보다 근접한 심벌들로 치환하는 치환기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장 치.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 치환기는, 치환하고자하는 목적 심벌을 제외한 나머지 심벌들의 성분을 수신신호 벡터에서 제거한 후, 상기 나머지 심벌들의 성분을 제거한 수신신호 벡터와 상기 목적 심벌의 성분 간 감산 결과의 놈 값이 최소화되도록 상기 목적 심벌을 다른 송신 가능한 심벌로 치환하는 것을 특징으로 하는 장치.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 치환기는, 하기 수식과 같이 심벌을 치환하는 것을 특징으로 하는 장치,
    Figure 112008041250712-PAT00036
    여기서, 상기 x'n은 n번째 심벌의 치환된 심벌, 상기 S는 송신 가능한 심벌 집합, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 m은 송신심벌 개수, 상기 hj는 채널행렬의 j번째 열, 상기 xn은 n번째 송신심벌, slicer(·)는 슬라이싱 연산자를 의미함.
  10. 제 8항에 있어서,
    상기 치환기는, 하기 수식과 같이 심벌을 치환하는 것을 특징으로 하는 장치,
    Figure 112008041250712-PAT00037
    여기서, 상기 x'n은 n번째 심벌의 치환된 심벌, 상기 S는 송신 가능한 심벌 집합, 상기 y'는 수신신호 벡터와 채널행렬을 QR분해함으로 인해 얻어지는 Q행렬의 곱, 상기 m은 송신심벌 개수, 상기 rj는 채널행렬을 QR분해함으로 인해 얻어지는 R행렬의 j번째 열, 상기 xn은 n번째 송신심벌, slicer(·)는 슬라이싱 연산자를 의미함.
  11. 제 1항에 있어서,
    상기 자승 유클리디안 거리 값들을 이용하여 수신비트들 각각의 LLR(Log Likelihood Ratio)을 산출하는 산출기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 산출기는, (n)번째 단계에서 계산된 자승 유클리디안 거리 값들이 제공되면, 1번째 내지 (n)번째 단계에서 계산된 자승 유클리디안 거리 값들을 이용하여 (n)번째 심벌의 비트별 LLR들을 산출하고, 1번째 내지 (n-1)번째 심벌의 비트별 LLR들을 갱신하는 것을 특징으로 하는 장치.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 산출기는, 하기 수식과 같이 LLR을 산출하는 것을 특징으로 하는 장치,
    Figure 112008041250712-PAT00038
    Figure 112008041250712-PAT00039
    Figure 112008041250712-PAT00040
    여기서, 상기 LLR(bti)는 t번째 심벌의 i번째 비트의 LLR, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 H는 채널행렬, 상기 m는 송신 안테나 수, 상기 St ,i, 0는 t번째 심벌의 i번째 비트가 0인 송신신호 벡터 집합, 상기 St ,i, 1는 t번째 심벌의 i번째 비트가 1인 송신신호 벡터 집합을 의미함.
  14. 제 11항에 있어서,
    (N)번째 단계에서 계산된 자승 유클리디안 거리 값들을 이용하여 수신비트들 각각의 LLR들을 산출한 후, 상기 LLR들을 이용하여 연판정(Soft Decision) 복호를 수행하는 복호기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  15. 제 1항에 있어서,
    (N-1)단계의 후보군을 결정한 후, 상기 (N-1)단계의 후보군에 다수의 송신가능 심벌들을 (N)번째 심벌로서 대입함으로써 송신신호 벡터들을 구성하고, 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리 값이 가장 작은 송신신호 백터를 이용하여 경판정(Hard Decision)하는 복호기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  16. 제 1항에 있어서,
    상기 채널행렬을 추정하는 추정기와,
    상기 채널행렬의 각 열의 놈(Norm) 값의 크기에 따라 상기 채널행렬의 열들을 정렬하여 상기 분해기로 제공하는 정렬기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  17. 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에서 N개의 수신 안테나들을 구비한 수신단의 신호 검출 방법에 있어서,
    채널행렬을 QR 분해(QR Decompositon)하여 Q행렬과 R행렬로 분해하는 과정과,
    (n)번째 단계의 후보군 결정을 위해, 1번째 내지 (n-1)번째의 심벌들에 대한 (n-1)번째 단계의 후보군에 포함된 심벌조합들 각각에 다수의 송신가능 심벌들 각각을 (n)번째 심벌로서 대입하고, 상기 R행렬의 특성을 이용하여 (n+1)번째 내지 (N)번째의 심벌들을 검출하여 다수의 송신신호 벡터들을 추정하는 과정과,
    상기 다수의 송신신호 벡터들 각각과 수신신호 벡터와의 자승 유클리디안(Euclidean) 거리 값들을 계산하는 과정과,
    상기 다수의 송신신호 벡터들 중 상기 자승 유클리디안 거리가 작은 일부 송신신호 벡터들을 선택함으로써, 1번째 내지 (n)번째 심벌들에 대한 (n)번째 단계의 후보군을 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  18. 제 17항에 있어서,
    각 단계에서 후보군에 포함된 심벌조합들 각각에 대입될 대입심벌들을 제한하는 과정과,
    1번째 내지 (n-1)번째의 심벌들에 대한 (n-1)번째 단계의 후보군에 포함된 심벌조합들 각각에 상기 제한된 대입심벌들 각각을 (n)번째 심벌로서 대입하는 것을 특징으로 하는 방법.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 대입심벌들을 제한하는 과정은,
    수신신호 벡터와 상기 채널행렬을 이용하여 송신신호 벡터를 임시 추정하는 과정과,
    임시 추정된 송신신호들 각각의 연성 값(Soft Value)에 따라 각 단계에서 대입될 대입심벌들을 선택하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  20. 제 19항에 있어서,
    상기 대입심벌들을 선택하는 과정은,
    송신신호의 변조 방식에 따른 성상도 상에서, 정해진 개수의 송신가능 심벌들을 포함하는 정사각 영역들 중, 임시 추정된 (n)번째 심벌의 연성 값과 가장 근접한 중심점을 갖는 정사각 영역 내의 송신가능 심벌들을 (n)번째 단계의 대입심벌들로 선택하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  21. 제 19항에 있어서,
    상기 임시 추정은, ZF(Zero Forcing) 기법 또는 MMSE(Minimum Mean Square Error) 기법에 따라 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
  22. 제 17항에 있어서,
    상기 R행렬의 특성을 이용하여 (n+1)번째 내지 (N)번째의 심벌들을 검출하는 과정은,
    하기 수식과 같은 연산을 (N-n+1)회 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법,
    Figure 112008041250712-PAT00041
    여기서, 상기 xk는 k번째 심벌, 상기 slicer(·)는 슬라이싱 연산자, 상기 y'k는 QH행렬이 곱해진 수신신호 벡터의 k번째 수신신호, 상기 ri ,j는 R행렬의 i행 j열 원소를 의미함.
  23. 제 17항에 있어서,
    (n)번째 단계에서 다수의 송신신호 벡터들을 추정한 후, (n)번째 심벌을 제외한 심벌들을 실제 송신신호에 보다 근접한 심벌들로 치환하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  24. 제 23항에 있어서,
    상기 심벌들을 치환하는 과정은,
    치환하고자하는 목적 심벌을 제외한 나머지 심벌들의 성분을 수신신호 벡터에서 제거하는 과정과,
    상기 나머지 심벌들의 성분을 제거한 수신신호 벡터와 상기 목적 심벌의 성분 간 감산 결과의 놈 값이 최소화되도록 상기 목적 심벌을 다른 송신 가능한 심벌로 치환하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  25. 제 24항에 있어서,
    상기 심벌들은, 하기 수식과 같이 치환되는 것을 특징으로 하는 방법,
    Figure 112008041250712-PAT00042
    여기서, 상기 x'n은 n번째 심벌의 치환된 심벌, 상기 S는 송신 가능한 심벌 집합, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 m은 송신심벌 개수, 상기 hj는 채널행렬의 j번째 열, 상기 xn은 n번째 송신심벌, slicer(·)는 슬라이싱 연산자를 의미함.
  26. 제 24항에 있어서,
    상기 심벌들은, 하기 수식과 같이 치환되는 것을 특징으로 하는 방법,
    Figure 112008041250712-PAT00043
    여기서, 상기 x'n은 n번째 심벌의 치환된 심벌, 상기 S는 송신 가능한 심벌 집합, 상기 y'는 수신신호 벡터와 채널행렬을 QR분해함으로 인해 얻어지는 Q행렬의 곱, 상기 m은 송신심벌 개수, 상기 rj는 채널행렬을 QR분해함으로 인해 얻어지는 R행렬의 j번째 열, 상기 xn은 n번째 송신심벌, slicer(·)는 슬라이싱 연산자를 의미함.
  27. 제 17항에 있어서,
    상기 자승 유클리디안 거리 값들을 이용하여 수신비트들 각각의 LLR(Log Likelihood Ratio)을 산출하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  28. 제 27항에 있어서,
    상기 LLR을 산출하는 과정은,
    (n)번째 단계에서 계산된 자승 유클리디안 거리 값들이 제공되면, 1번째 내지 (n)번째 단계에서 계산된 자승 유클리디안 거리 값들을 이용하여 (n)번째 심벌의 비트별 LLR들을 산출하는 과정과,
    1번째 내지 (n-1)번째 심벌의 비트별 LLR들을 갱신하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  29. 제 28항에 있어서,
    상기 LLR은, 하기 수식과 같이 산출되는 것을 특징으로 하는 방법,
    Figure 112008041250712-PAT00044
    Figure 112008041250712-PAT00045
    Figure 112008041250712-PAT00046
    여기서, 상기 LLR(bti)는 t번째 심벌의 i번째 비트의 LLR, 상기 x는 송신신호 벡터, 상기 y는 수신신호 벡터, 상기 H는 채널행렬, 상기 m는 송신 안테나 수, 상기 St ,i, 0는 t번째 심벌의 i번째 비트가 0인 송신신호 벡터 집합, 상기 St ,i, 1는 t번째 심벌의 i번째 비트가 1인 송신신호 벡터 집합을 의미함.
  30. 제 27항에 있어서,
    (N)번째 단계에서 계산된 자승 유클리디안 거리 값들을 모두 이용하여 수신비트들 각각의 LLR들을 산출하는 과정과,
    상기 LLR들을 이용하여 연판정(Soft Decision) 복호를 수행하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  31. 제 17항에 있어서,
    (N-1)단계의 후보군을 결정한 후, 상기 (N-1)단계의 후보군에 다수의 송신가능 심벌들을 (N)번째 심벌로서 대입함으로써 송신신호 벡터들을 구성하는 과정과,
    수신신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리 값이 가장 작은 송신신호 백터를 이용하여 경판정(Hard Decision)하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  32. 제 17항에 있어서,
    상기 채널행렬을 추정하는 과정과,
    상기 채널행렬의 각 열의 놈(Norm) 값의 크기에 따라 상기 채널행렬의 열들을 정렬하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
KR20080054064A 2007-06-12 2008-06-10 다중 입출력 무선통신 시스템에서 신호 검출 장치 및 방법 KR101508700B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/157,679 US8000422B2 (en) 2007-06-12 2008-06-12 Apparatus and method for detecting signal in multiple-input multiple-output (MIMO) wireless communication system

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20070057234 2007-06-12
KR1020070057234 2007-06-12

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20080109630A true KR20080109630A (ko) 2008-12-17
KR101508700B1 KR101508700B1 (ko) 2015-04-08

Family

ID=40368881

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR20080054064A KR101508700B1 (ko) 2007-06-12 2008-06-10 다중 입출력 무선통신 시스템에서 신호 검출 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101508700B1 (ko)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100083105A (ko) * 2009-01-12 2010-07-21 삼성전자주식회사 미모 시스템에서 향상된 디코딩 방법 및 이를 구현하기 위한 장치
KR101043698B1 (ko) * 2009-10-21 2011-06-24 중앙대학교 산학협력단 공간다중화 시스템에서 신호검출 장치 및 방법
KR20120135237A (ko) * 2010-02-15 2012-12-12 에스티 에릭슨 에스에이 연판정 준 ｍｌ 검출기에서 로그 우도율 클리핑을 수행하는 프로세스 및 그 검출기
US8693563B2 (en) 2010-02-18 2014-04-08 Electronics And Telecommunications Research Institute Method of transmitting and receiving orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signal using multiple antennas, and transmitter and receiver thereof
KR101502148B1 (ko) * 2009-03-04 2015-03-12 삼성전자주식회사 저 복잡도로 간섭 정렬 기법을 적용하는 통신 네트워크
CN115051900A (zh) * 2022-05-10 2022-09-13 四川创智联恒科技有限公司 无线多输入多输出的接收机检测方法
CN115333583A (zh) * 2022-08-10 2022-11-11 比科奇微电子(杭州)有限公司 多发多收通信系统的信号检测方法及装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1521414B1 (en) 2003-10-03 2008-10-29 Kabushiki Kaisha Toshiba Method and apparatus for sphere decoding
GB2418111B (en) 2004-09-14 2006-08-16 Toshiba Res Europ Ltd A receiver for use in a MIMO system
US8467466B2 (en) 2005-11-18 2013-06-18 Qualcomm Incorporated Reduced complexity detection and decoding for a receiver in a communication system

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100083105A (ko) * 2009-01-12 2010-07-21 삼성전자주식회사 미모 시스템에서 향상된 디코딩 방법 및 이를 구현하기 위한 장치
KR101502148B1 (ko) * 2009-03-04 2015-03-12 삼성전자주식회사 저 복잡도로 간섭 정렬 기법을 적용하는 통신 네트워크
KR101043698B1 (ko) * 2009-10-21 2011-06-24 중앙대학교 산학협력단 공간다중화 시스템에서 신호검출 장치 및 방법
KR20120135237A (ko) * 2010-02-15 2012-12-12 에스티 에릭슨 에스에이 연판정 준 ｍｌ 검출기에서 로그 우도율 클리핑을 수행하는 프로세스 및 그 검출기
US8693563B2 (en) 2010-02-18 2014-04-08 Electronics And Telecommunications Research Institute Method of transmitting and receiving orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signal using multiple antennas, and transmitter and receiver thereof
CN115051900A (zh) * 2022-05-10 2022-09-13 四川创智联恒科技有限公司 无线多输入多输出的接收机检测方法
CN115051900B (zh) * 2022-05-10 2024-01-16 四川创智联恒科技有限公司 无线多输入多输出的接收机检测方法
CN115333583A (zh) * 2022-08-10 2022-11-11 比科奇微电子(杭州)有限公司 多发多收通信系统的信号检测方法及装置
CN115333583B (zh) * 2022-08-10 2024-02-06 比科奇微电子(杭州)有限公司 多发多收通信系统的信号检测方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR101508700B1 (ko) 2015-04-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8000422B2 (en) Apparatus and method for detecting signal in multiple-input multiple-output (MIMO) wireless communication system
KR100930522B1 (ko) 다중 입출력 무선통신 시스템에서 수신 장치 및 방법
EP1750402B1 (en) Spatial multiplexing detection apparatus and method in MIMO system
CN101268647B (zh) 用于处理来自多个源的通信的装置和方法
US8261169B2 (en) Wireless communication apparatus and wireless communication method
KR101041945B1 (ko) 다중 안테나 시스템에서 신호 검출 장치 및 방법
US8432986B2 (en) Apparatus and method for receiving signals in multiple-input multiple-output wireless communication system
KR101508700B1 (ko) 다중 입출력 무선통신 시스템에서 신호 검출 장치 및 방법
RU2426255C2 (ru) Усовершенствованный способ декодирования в системе многоантенной приемопередачи и устройство для реализации способа
JP2004343702A (ja) Ｍｉｍｏ電気通信システム及びこのシステムにおける送信シンボルの復号方法並びに送信シンボルの復号装置
KR101890998B1 (ko) 반소모적 회귀 블록 복호화 방법 및 장치
EP1895727B1 (en) Equalizing structure based on a List MLD detection scheme and a corresponding method
US8811215B2 (en) Apparatus and method for detecting signal in spatial multiplexing system
US20070116157A1 (en) Signal decoding apparatus, signal decoding method, program, and information record medium
KR100912508B1 (ko) 후보 벡터 선택 방법 및 송신 심볼 검출 방법
EP1916792A1 (en) Receiver apparatus
Hijazi et al. Near-optimal performance with low-complexity ML-based detector for MIMO spatial multiplexing
Sarieddeen et al. High order multi-user MIMO subspace detection
EP1895729B1 (en) Equalizing structure and equalizing method
US8040980B2 (en) Log likelihood ratio calculation method, transmit signal detection method, and receiver
Wang et al. An improved detection based on lattice reduction in MIMO systems
KR100926566B1 (ko) 연판정값 산출 방법 및 송신 신호 검출 방법
Vázquez et al. Maximum-likelihood sequence detection in time-and frequency-selective MIMO channels with unknown order
KR101210599B1 (ko) 신호 검출 방법, 신호 검출 장치 및 수신 장치
KR101402246B1 (ko) 다중 입출력 시스템에서 로그 우도율 생성 방법 및 장치

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180227

Year of fee payment: 4

LAPS Lapse due to unpaid annual fee